目标检测相关知识记录

发表于 | 更新于 | 评论数： | 阅读次数：

目标检测任务是找出图像或视频中人们感兴趣的物体，并同时检测出它们的位置和大小。不同于图像分类任务，目标检测不仅要解决分类问题，还要解决定位问题，是属于Multi-Task的问题。

作为计算机视觉的基本问题之一，目标检测构成了许多其它视觉任务的基础，例如实例分割，图像标注和目标跟踪等等；从检测应用的角度看：行人检测、面部检测、文本检测、交通标注与红绿灯检测，遥感目标检测统称为目标检测的五大应用。

数据集

参考链接

  1. 综述：目标检测二十年（2001-2021）,by 派派星.
  2. 2021深度学习目标检测综述,by 叶舟.
  3. 综述计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割,by ExtremeMart.
  4. 计算机视觉—–图像分类综述,by Avery123123.
  5. 红外图像数据集,by hunnzi.
  6. FLIR红外数据集踩坑总结,by FLIR红外数据集踩坑总结.
  7. 轻型网络知识点,by 飞翔的河马F.
  8. 树莓派zero图像分类与目标检测,by 孙易泽 吴锦程 詹沛 徐潇涵.
  9. （三十三）通俗易懂理解——SSD原理与实现,by 梦里寻梦.
  10. YOLO目标检测从V1到V3结构详解,by AI算法与图像处理.
  11. 目标检测|YOLO原理与实现,by 小小将.
  12. 深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码,by 阿里云云栖号.
  13. Stacked Hourglass Networks简析,by TwiLight.
  14. 详解Region Proposal Network,by 不认输的绿皮车.
  15. RPN（Region Proposal Network）和 Anchor 理解,by 梦星魂24.
  16. CVPR2019目标检测方法进展综述,by SIGAI.
  17. 重读 CenterNet，一个在Github有5.2K星标的目标检测算法,by 忆臻.
  18. centernet论文阅读笔记,by 雾游.
  19. 一文看尽物体检测中的各种FPN,by 小纸屑.
  20. 【深度学习】Faster-RCNN：1. 特征金字塔网络Feature Pyramid Network,by dinghye.
  21. Batch Normalization：批量归一化详解,by wxler.
  22. 详解残差网络,by 大师兄.
  23. 物体检测中的特征金字塔,by 尹国冰.